楼主: lsx212189
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[数据管理求助] 如何提取一组同一地区不同行业的企业数据进行计算 [推广有奖]

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lsx212189 发表于 2020-7-11 17:29:19 |AI写论文

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068d9ba32478ea72e46271d9ac64879.png

求助各位老师，如图我想实现这样的一个回归，其中的解释变量是被解释变量同行业-不同地区、不同行业-同地区、同行业-同地区-除去被解释变量本身的等权重组合，我应该如何将例如 investment的同行业-不同地区的组合的数据计算出来呢？其中，i为行业、a为地区、j为公司、p为组合、t为时间，数据中我的地理位置为邮编。
刚开始学习，在论坛中查找目前没找到类似的贴子，只能自己发一个，希望各位老师能帮我解答一下！
  1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
  2. clear
  3. input long Stkcd float Accper str1 Indcd1 long code
  4. 1 2017 "J" 518001
  5. 1 2018 "J" 518001
  6. 1 2019 "J" 518001
  7. 2 2017 "K" 518083
  8. 2 2018 "K" 518083
  9. 2 2019 "K" 518083
  10. 4 2017 "C" 518045
  11. 4 2018 "C" 518045
  12. 5 2017 "K" 518001
  13. 5 2018 "K" 518001
  14. 6 2018 "K" 518008
  15. 6 2019 "K" 518008
  16. 7 2018 "H" 518031
  17. 8 2017 "C" 518064
  18. 8 2018 "C" 518064
  19. 8 2019 "C" 518064
  20. 9 2017 "S" 518020
  21. 9 2018 "S" 518020
  22. 10 2017 "E" 100044
  23. 10 2018 "E" 100044
  24. 11 2017 "K" 518014
  25. 11 2018 "K" 518014
  26. 11 2019 "K" 518014
  27. 12 2017 "C" 518067
  28. 12 2018 "C" 518067
  29. 14 2017 "K" 518053
  30. 14 2018 "K" 518053
  31. 14 2019 "K" 518053
  32. 16 2017 "C" 518057
  33. 16 2018 "C" 518057
  34. 16 2019 "C" 518057
  35. 17 2017 "C" 518131
  36. 17 2018 "C" 518131
  37. 18 2017 "C" 100176
  38. 18 2018 "C" 100176
  39. 19 2018 "C" 518057
  40. 20 2017 "C" 518000
  41. 20 2018 "C" 518000
  42. 21 2017 "C" 518035
  43. 21 2018 "C" 518035
  44. 21 2019 "C" 518035
  45. 23 2017 "C" 518057
  46. 23 2018 "C" 518057
  47. 25 2017 "F" 518031
  48. 25 2018 "F" 518031
  49. 25 2019 "F" 518031
  50. 26 2017 "F" 518057
  51. 26 2018 "F" 518057
  52. 27 2017 "D" 518031
  53. 27 2018 "D" 518031
  54. 28 2017 "F" 518029
  55. 28 2018 "F" 518029
  56. 28 2019 "F" 518029
  57. 30 2017 "C" 130011
  58. 30 2018 "C" 130011
  59. 30 2019 "C" 130011
  60. 31 2018 "K" 518048
  61. 31 2019 "K" 518048
  62. 32 2017 "F" 518057
  63. 32 2018 "F" 518057
  64. 32 2019 "F" 518057
  65. 34 2018 "S" 518101
  66. 34 2019 "S" 518101
  67. 35 2018 "N" 226600
  68. 36 2017 "K" 518031
  69. 36 2018 "K" 518031
  70. 37 2017 "D" 518053
  71. 37 2018 "D" 518053
  72. 37 2019 "D" 518053
  73. 38 2017 "K" 518000
  74. 38 2018 "K" 518000
  75. 38 2019 "K" 518000
  76. 39 2017 "C" 518067
  77. 39 2018 "C" 518067
  78. 39 2019 "C" 518067
  79. 40 2017 "K" 518001
  80. 40 2018 "K" 518001
  81. 42 2017 "K" 518054
  82. 42 2018 "K" 518054
  83. 43 2017 "K" 518031
  84. 43 2018 "K" 518031
  85. 45 2017 "C" 518031
  86. 45 2018 "C" 518031
  87. 45 2019 "C" 518031
  88. 46 2017 "K" 100005
  89. 46 2018 "K" 100005
  90. 48 2017 "C" 518048
  91. 48 2018 "C" 518048
  92. 49 2017 "C" 518057
  93. 49 2018 "C" 518057
  94. 49 2019 "C" 518057
  95. 50 2017 "C" 518052
  96. 50 2018 "C" 518052
  97. 50 2019 "C" 518052
  98. 55 2017 "C" 518057
  99. 55 2018 "C" 518057
  100. 55 2019 "C" 518057
  101. 56 2018 "K" 518100
  102. 58 2017 "L" 518028
  103. 58 2018 "L" 518028
  104. end
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